Planificación de posicionamiento satelital multiconstelación en entornos urbanos

• Puentes, Michael S. ^[1] ; Rueda, Diego ^[1] ; Ramos, Raul ^[2] ; Barrios, Carlos J ^[1]
  1. [1] Universidad Industrial de Santander

     Universidad Industrial de Santander

     Colombia

     
  2. [2] Universidad de Antioquia

     Universidad de Antioquia

     Colombia

     
• Localización: Revista UIS Ingenierías, ISSN-e 2145-8456, ISSN 1657-4583, Vol. 18, Nº. 3 (Julio - septiembre), 2019, págs. 59-66
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Mission planning with multiconstellation for urban environments
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Un posicionamiento mediante un servicio GNSS (sistema global de navegación por satélite) solo es posible con la recepción simultánea de la señal de al menos cuatro satélites. La probabilidad de pérdida de visibilidad de los satélites GNSS en entornos urbanos es especialmente crítica por los elementos arquitecturales propios de una ciudad, y esto puede imposibilitar la localización de un receptor. Esto será crucial para ciertas aplicaciones, por ejemplo, un vehículo transportador de valores que requiera un monitoreo continuo de su posición. Este trabajo describe un método de planificación de rutas urbanas en función de las necesidades de posicionamiento, integrando el cálculo de la posición de los satélites a través de la mecánica orbital, con imágenes de Google Street View y segmentación semántica con técnicas de Deep Learning. De esta manera, predecir la relación de visibilidad entre un observador y los satélites de un servicio GNSS.

  • English

    Geolocation through a GNSS service (Global Navigation Satellite System) is only possible with the simultaneous reception of the signal from at least four satellites. The probability of loss of visibility of GNSS satellites in urban environments is especially critical due to the architectural elements typical of a city, making it impossible to locate a receiver. This will be crucial for certain applications, for example, an armored car carrying valuables requires continuous position monitoring. This paper describes a method for a mission planning in urban environments, according to the needs of positioning. integrating the calculation of satellites’ position through orbital mechanics, with Google Street View images and semantic segmentation with Deep Learning techniques. In this way, establish the visibility relationship between an observer and the satellites of a GNSS service.